Python神经网络编程 Python神经网络编程 新版 点击查看
当前,深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素,然而,真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触,一步一步揭示了神经网络的数学思想,并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行 从一个非常简单的想法开始,逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识,并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络,训练它识别手写数字,甚至可以与专业的神经网络相媲美。 本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读,尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。 这是一本精心编写、给完全初学
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Python高性能编程 Python高性能编程 新版 点击查看
Python代码仅仅能够正确运行还不够,你需要让它运行得更快。通过探索设计决策背后的基础理论,本书帮助你更加深刻地理解Python的实现。你将学习如何找到性能瓶颈,以及如何在大数据量的程序中显著加快代码。 如何利用多核架构或集群的优点?如何构建一个在不损失可靠性的情况下具备可伸缩性的系统?有经验的Python程序员将学到针对这些问题或者其他问题的具体解决方案,以及来自那些在社交媒体分析、产品化机器学习和其他场景下使用高性能Python编程的公司的成功案例。 通过阅读本书,你将能够: ■ 更好地掌握numpy、Cython和剖析器; ■ 了解Python如何抽象化底层的计算机架构; ■ 使用剖析手段来寻找CPU时间和内存使用的瓶颈; ■ 通过选择合适的数据结构来编写高效的程序 ■ 加速矩阵和矢量计算; ■ 使用工具把Python编译成机器代码; ■ 管理并发的多
¥59.20定价:¥79.00 (7.5折) 电子书:¥32.99
Python游戏编程入门 游戏开发权威专家力作 掌握Python游戏编程佳选
学习一种编程语言,还有比开发游戏更好的方法吗?本书为读者提供了充分的实践和练习,并且关注Python编程中的高级话题,这些全部通过游戏示例和项目来介绍,而这已经证明是一种高效而有趣的学习方法。本书介绍了数据结构、文件处理、异常、面向对象编程、GUI编程、多媒体编程、命名空间和程序规划。本书将使读者掌握Python语言的深层知识。 本书具有以下特色: 1.以开发游戏为学习方法; 2.利用已经学到的知识,逐渐增加编程项目的挑战性,逐步构建牢固的基础知识; 3.通过每章*后的挑战练习,鼓励读者测试自己的技能并应用自己的知识; 4.Web站点包含了所有的源代码和其他资料。
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Python密码学编程 Python编程实现加密算法的初学者指南
本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码,是几个加密算法及其破解程序,包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等,以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。本书适合Python初学者和密码学的初学者,也适合信息安全从业人员。
¥51.70定价:¥69.00 (7.5折) 电子书:¥18.99
Python和Pygame游戏开发指南 Python和Pygame游戏开发指南 新版 点击查看
本书作者在国外发布英文版后,受到普遍欢迎和很好的评价。 本书通过详细分析11款示例游戏的源代码,介绍Pygame库的用法。寓教于乐,轻松有趣。 本书所涉及的11款示例游戏,是诸如Nibbles、Tetris、Simon、Bejeweled、Othello、Connect Four、Flood It等经典游戏的翻版。 本书的Web站点http://inventwithpython.com/pygame,提供源代码下载等更多资源。
¥43.90定价:¥59.00 (7.45折) 电子书:¥12.49
Python数据分析 学习流行的开源Python模块,掌握强大的数据分析技术
实用的Python开源模块的大集合;简单易懂、示例丰富的数据分析教程;掌握数据可视化、机器学习等高端主题;新手变身数据分析专家的上好读本;
¥51.30定价:¥59.00 (8.7折) 电子书:¥24.99
Python面向对象编程指南 Python面向对象编程指南 新版 点击查看
本书致力于深入讲解Python语言的高级特性,通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法,本书都提供了详细示例,并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分:用特殊方法实现Python风格的类;持久化和序列化;测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为:初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值,以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富,通过诸多实际的例子对Python中面向
¥59.20定价:¥79.00 (7.5折) 电子书:¥16.49
Python物理建模初学者指南 Python数据处理入门到实践书籍 数据可视化编程书 用Python解决科学问题的实践指南 众多世界知名大学教授推荐阅读 附赠示例代码和数据集 基于Python3.x
Python是一种迅速得到科学界广泛认可的计算机编程语言。本书的目的在于为Python学习者提供帮助,使他们可以通过自学掌握足以开展物理建模工作的编程技能,包括设置开源Python的编程环境,以及使用Python完成一些常见的科学运算任务,例如数据的导入和导出、数据的可视化、数值分析和模拟等。本书无需读者具备任何的编程经验。本书侧重于基础性内容,并介绍了一些广泛适用的技术,包括:● Python编程基础与脚本;● 数值数组;● 二维和三维绘图;● 蒙特卡洛模拟;● 数值方法,包括常微分方程求解;● 图像处理;● 动画。为了清晰地阐述新的知识点,本书提供了丰富的代码例子和练习,并给出了相应的解答。本书的示例代码和数据集,可以从www.epubit.com.cn下载。
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Python游戏编程快速上手 Python游戏编程的初学者指南,包含了14个游戏程序和示例
本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程。本书包含了14个游戏程序和示例,贯穿其中,介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图、字符串操作、列表和字典、图形和动画、碰撞检测、声音和图像等方方面面的知识。本书可以帮助读者在轻松有趣的过程中,掌握Python游戏编程的基本技能。本书包含的示例游戏程序包括猜数字游戏、Jokes、DragonRealm、Hangman、Tic Tac Toe、Bagels、Sonar TreasureHunt、Reversi、Dodger等。本书适合不同年龄和层次的Python编程初学者阅读。
¥40.70定价:¥59.00 (6.9折) 电子书:¥37.76
亚马逊畅销Python编程图书,帮助你通过编程快速实现工作自动化在本书中,你将学习利用Python 编程,在几分钟内完成手工需要几小时的工作,而事先却无需具备编程经验。一旦掌握了编程的基础知识,你就可以毫不费力地创建Python 程序,完成高效的自动化工作,包括:● 在一个文件或多个文件中搜索文本;● 创建、更新、移动和重命名文件和文件夹;● 搜索网页和下载的在线内容;● 在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据;● 拆分、合并PDF文件,以及如何加水印和加密;● 发送提醒邮件和文本通知;● 填写在线表格。本书的作者Al Sweigart是一位杰出Python程序员,他还是《Python 密码学编程》、《Python 游戏编程快速上手》和《Python 和Pygame 游戏开发指南》的作者。
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精通Python爬虫框架Scrapy 精通Python爬虫框架Scrapy 新版 点击查看
Scrapy是一个开源的Python爬虫框架,可以用来轻松提取从页面数据。Scrapy带有丰富的特性,可通过简单的编码或配置来访问,从而可以节省开发人员数周的开发时间,并高效地提取所需数据。Scrapy有一个高度活跃且迅速增长的社区,而且已经成为黑客、创业者和Web爬取专家的首 选框架。 本书讲解了Scrapy的基础知识,讨论了如何从任意源提取数据,如何清理数据,以及如何使用Python和第三方API进行处理,以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈入数据库、搜索引擎和流数据处理系统(比如Apache Spark)。在学习完本书后,你将对数据爬取胸有成竹,并将数据应用在自己的应用程序中。 本书内容: 使用HTML和Xpath提取所需的数据; 使用Python编写Scrapy爬虫,并在网络上进行爬取操作; 将数据推送到任意数据库、搜搜引擎或分析系统的方法; 配置爬虫,使
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Python是一种强大并通俗易懂的编程语言,而且它易学又好用!但是关于学习Python语言的书大多很枯燥无趣,读起来没什么乐趣。本书把你带入一个鲜活的Python编程世界。作者Jason R. Briggs将带领你用独特的(往往很好玩的)示例程序带你学习基础知识。每章后面都配有编程练习来帮助训练思维并加强理解。在本书的*后部分,你将编写两个完整的游戏:一个经典弹球游戏的复制品,以及一个能在平台上跳跃、有动画及更多效果的《火柴人逃生》游戏。 当你完成这个编程之旅后,你将学到: ● 使用列表、元组和字典等基本数据结构; ● 用函数和模块来组织以并重用代码; ● 使用循环和条件语句等控制结构; ● 用Python 的海龟模块来画形状和图案; ● 用tkinter 来创建游戏、动画以及其他画面效果。 为什么这本书也能给读者带来乐趣?
¥33.70定价:¥45.00 (7.49折) 电子书:¥18.00
树莓派Python编程入门与实战(第2版) 树莓派Python编程入门与实战 新版 点击查看
获取树莓派并且选择一些合适的低成本外设。 配置Raspian Linux系统,并且设置Python编程环境。 学习Python基础知识,包括算术和结构化命令。 掌握Python 3的列表、元组、字典、集合、字符串、文 件和模块。 通过函数在多个地方重用Python代码。 使用正则表达式高效操作字符串。 实践简单的面向对象编程技术。 使用异常处理让你的代码更可靠。 使用树莓派和OpenGL编写现代图形用户界面。 使用PyGame库创建树莓派游戏。 学习可以在商业软件中应用的网络、Web和数据库技术。 编写Python脚本来发送邮件。 通过树莓派的GPIO接口与其他设备交互。 完成一个树莓派示例工程,激励你了解更多内容。
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数据科学实战手册 R+Python 基于R和Python的数据科学项目案例集锦 数据分析师 数据挖掘工程师 数据科学家
本书涵盖R和Python两种主流语言,其优点在于其结构,每一章的每一节内容都是按照“准备工作—处理流程—工作原理”的方式组织,这种组织形式非常适合一边实践一边学习(learn-by-doing)。
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面向ArcGIS的Python脚本编程 面向ArcGIS的Python脚本编程 新版 点击查看
《面向ArcGIS的Python脚本编程》是一本指导ArcGIS for Desktop专业用户进行Python开发的指南。该书将教会您如何通过编写Python代码处理空间数据并在ArcGIS中自动化实现地理处理任务。读者在学习完本书后,可以根据需要创建自定义的地理处理工具。本书共包括14章,在随书的DVD光盘中,还附有相应的练习和数据。您可以在线下载ArcGIS 10.1 for Desktop的试用版,其试用期为180天。
¥36.70定价:¥49.00 (7.49折)
教孩子学编程 Python语言版 教孩子学编程 Python语言版 新版 点击查看
本书属于No Starch的经典系列之一,英文版在美国受到读者欢迎。本书全彩印刷,寓教于乐,易于学习;读者可以轻松与快递地掌握解决问题方法和程序设计思维的。 编程从孩子抓起 得到越来越多的人的认同和重视。本书是父母教孩子学习Python程序设计的亲子读物。
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贝叶斯思维 统计建模的Python学习法 贝叶斯思维 统计建模的Python学习法 新版 点击查看
贝叶斯方法正在变得越来越常见与重要,但是却没有太多可以借鉴的资料来帮助初学者。基于Allen Downey在大学讲授的本科课程,本书的计算方法能帮助你获得一个良好的开端。 使用已有的编程技巧学习和理解贝叶斯统计 处理估计、预测、决策分析、假设的证据、假设检验等问题 从简单的例子开始,包括硬币问题、M Ms豆问题、《龙与地下城》勇士投骰子问题、彩弹游戏和冰球比赛问题 学习计算方法,解决诸如SAT分数含义、模拟肾肿瘤和人体微生物建模问题
¥36.40定价:¥49.00 (7.43折) 电子书:¥22.05
【出版社直供】Python地理空间分析指南(第2版)Python语言编程教程书籍 Python3入门书 Python与遥
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零基础Python从入门到精通 广东人民出版社 零壹快学新华书店正 新华书店 正版图书
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Abaqus GUI程序开发指南 Python语言Python语言基本语法Python内核指令应用Python语言GUI
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正版现货 零基础学Minecraft编程 图文版 Minecraft我的世界MC编程入门 轻松学Python基础教程 在
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精通数据科学 从线性回归到深度学习 数据科学入门到实战 基于Python建模 详解从统计分析学到人工智能机器学习 深度学习 神经网络编程中用到的算法及模型
1.在数据学科的角度,融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题 数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具 Python为基础,教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型,具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰,易选股金融智能证券董事长,键桥通讯董事易欢欢作序推荐;GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦,复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东,美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授,中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东,诚意推荐。
¥73.70定价:¥99.00 (7.45折) 电子书:¥63.36
Keras深度学习实战 人工智能深度学习教程 Keras快速上手 基于Keras的Python实践 Keras深度学习实践应用 提升AI编程能力
本书为软件工程师和数据科学家而编写,书中简明而全面地介绍了目前的神经网络和深度学习技术。全书展示了基于Keras框架、以Python编码的20多种有效的神经网络。你将从本书中学到以下内容:在大型神经网络上使用反向传播算法逐步优化函数微调神经网络以改进结果质量使用深度学习进行图像和音频处理在特定的案例中使用递归神经张量网络(RNTN)以取得比标准词嵌入更好的效果识别循环神经网络(RNN)适于解决的问题探索自动编码机的实现过程使用强化学习增强深层神经网络全书通俗易懂,强调实际案例,适合广大的机器学习从业者和爱好者入门与实践。
¥43.90定价:¥59.00 (7.45折) 电子书:¥37.76
深度学习原理与实践 深度学习人工智能算法机器学习真实案例全面分析 还原深度学习的算法思想 原理与代码相结合 通过真实案例全面分析模型结构 代码基于python
(1)大量图例,简单易懂。作者亲自绘制了大量插图,力求还原深度学习的算法思想,分解和剖析晦涩的算法,用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣,快乐地学习算法知识,体会深度学习的算法本质。(2)简化公式,生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式,为了避免出现读者读不懂的情况,本书尽可能地统一了公式和符号,简化相关公式,并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时,锻炼读者分析问题和解决问题的能力。(3)算法原理,代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时,不仅给出了对应的公式,还给出了实现和求解公式的代码,让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合,使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。(4)深入浅出,精心剖析。理解深度学习需
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机器学习Web应用 全面Python机器学习的图书 学会在Web下构建机器学习系统的权V指南
Python是一门通用型编程语言,也是一门相对容易学习的语言。因此,数据科学家在为中小规模的数据集制作原型、实现可视化和分析数据时,经常选择使用Python。本书填补了机器学习和Web开发之间的鸿沟。本书重点讲解在Web应用中实现预测分析功能的难点,重点介绍Python语言及相关框架、工具和库,展示了如何搭建机器学习系统。你将从本书学到机器学习的核心概念,学习如何将数据部署到用Django框架开发的Web应用;还将学到如何挖掘Web、文档和服务器端数据以及如何搭建推荐引擎。随后,你将进一步探索功能强大的Django框架,学习搭建一个简单、具备现代感的影评情感分析应用,它可是用机器学习算法驱动的!本书是写给正努力成为数据科学家的读者以及新晋的数据科学家的。读者应该具备一些机器学习经验。如果你对开发智能(具备预测功能的)Web应用感兴趣
¥40.70定价:¥59.00 (6.9折) 电子书:¥35.40
极客与团队:软件工程师的团队生存秘笈(Google研发主管、Google首席互联网专家、Samba核心开发者、Djang
两位来自Google的作者创作了《极客与团队》,他们具有丰富的项目开发和管理经验,还曾经是Subversion的初创成员。他们针对极客文化和团队文化主题的演讲直击痛点,颇受欢迎。 Google研发主管、Google首席互联网专家、Samba的开发者、Django创始人、Python之父等众多业内高端人士和**程序员力荐。 《极客与团队》教你在团队中交朋友,在团队中树立影响力,提出的建议和意见极具操作性,帮助开发团队提高效率。
¥20.00定价:¥29.00 (6.9折)
国际杰出机器学习专家、地平线机器人技术创始人和CEO、前百度研究院执行院长余凯博士,腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐、审校 内容涉及Python语言库PyMC,以及相关的工具,包括NumPy\SciPy\Matplotlib,无需复杂的数学分析,通过实例、从编程的角度介绍贝叶斯分析方法,大多数程序员都可以入门并掌握。本书的内容特色: 学习贝叶斯思维方式 理解计算机如何进行贝叶斯推断 利用PyMC Python库进行编程来实现贝叶斯分析 利用PyMC建模以及调试 测试模型的拟合优度 打开马尔科夫链蒙特卡洛算法的黑盒子,看看它如何工作 利用大数定律的力量 掌握聚类、收敛、自相关、细化等关键概念 根据目标和预期的结果,利用损失函数来推断缺陷 选择合理的先验,并理解其如何随着样本量的大小而变化 克服 研发与开发 的困境:判断是否已经足够好了 利用贝叶斯推断改良A B测试 在可
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